Linux运维-运维系统服务04-Shell脚本d7-Shell三剑客(下)-11awk中BEGIN和END使用
2022-06-09 13:02:02 12.41MB linux 运维 软件/插件
本文实例为大家分享了Python实现分段线性插值的具体代码,供大家参考,具体内容如下 函数: 算法 这个算法不算难。甚至可以说是非常简陋。但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点。主要体现在分段上。 图像效果 代码 import numpy as np from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return 1 / (1 + x ** 2) def cal(begin, end): by = f(begin) ey = f(end) I = (n - end) / (begin - end) * by
2022-03-24 15:21:33 48KB begin python python函数
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python封装利用begin end执行多条sql 因为业务需求,优化模型运行时间。考虑到sql语句每一次执行都要建立连接,查询,获取数据耗时过多。就想到将sql一起提交上去运行,能够节省很多时间。原本1.6-2.5秒耗时的sql语句经过修改后时间降到0.3-0.6秒,感觉性能提升挺好的。 当然还有一种想法,如果有python框架的orm可能会更快,相比来说耗时基本看不到了吧,这只是我的猜想,仅仅为了优化一个模型写一个框架的话 代码可能需要改的比较多,自我感觉付出和收获不一定会成正比,当然以后有时间可以试试。 这次优化基本代码逻辑没有动,利用了begin end进行sql整合。 公司用的是o
2021-12-25 13:46:16 78KB beg begin gi
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主题功能详细介绍 CSS3+HTML5、扁平化、响应式设计、自定义颜色风格,不依赖任何前端框架,支持 PHP7.2+ HTML5+CSS3响应式设计 兼容IE8+、Firefox、Chrome等现代浏览器。 杂志布局、图片布局和博客布局后台切换 首页幻灯,并可自定义链接。 文章列表ajax滚动加载 评论ajax提交 评论ajax分页 图片及留言头像延迟加载 选择Gravatar头像获取方式 评论回复邮件通知 功能强大的主题选项面板 关注我们小工具 大家喜欢小工具 带缩略图的最新文章小工具 带缩略图的本站推荐文章小工具 热评文章小工具 热门文章小工具 热门标签小工具 相关文章小工具 读者墙小工具 带Gravatar头像近期留言 广告位小工具 推荐文章(无缩略图)小工具 不同页面显示不同的侧边栏 随机文章小工具 blog页面模板 在线代码高亮转换页面模板 友情链接页面模板 文章归档页面模板 淘客商品页面模板 热门标签页面模板 用户中心页面模板 用户注册页面模板 百度站内搜索页面模板 给我投稿页面模板 联系方式页面模板
2021-11-24 22:52:19 75B WordPress主题 模板 源码 网站模版
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中国石化与中国人寿配对交易实例(begin) A股市场可配对交易股票检验
2021-11-02 03:05:03 7KB r,配对交易
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本文实例为大家分享了python递归全排列的实现方法,供大家参考,具体内容如下 排列:从n个元素中任取m个元素,并按照一定的顺序进行排列,称为排列; 全排列:当n==m时,称为全排列; 比如:集合{ 1,2,3}的全排列为: { 1 2 3} { 1 3 2 } { 2 1 3 } { 2 3 1 } { 3 2 1 } { 3 1 2 } 递归思想: 取出数组中第一个元素放到最后,即a[1]与a[n]交换,然后递归求a[n-1]的全排列 1)如果数组只有一个元素n=1,a={1} 则全排列就是{1} 2)如果数组有两个元素n=2,a={1,2} 则全排列是: {2,1}–a[1]与a[2
2021-09-28 19:28:36 35KB begin python python算法
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课程作业,无游戏,开始界面,游戏背景等,有播放音乐,点击暂停等等,希望能帮助大家,
2021-07-14 13:54:28 1.87MB funcode tanker war begin
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适合初学者理解Servlet,JDBC,MySQL,JSP等基本概念。
2021-06-13 23:16:07 4.44MB Begin MySQL JDBC JSP
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PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf 在进行图像的特征提取的过程中,提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂,消耗系统资源,不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维,即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法:特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征;而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。
2021-05-26 15:09:05 1.59MB Python 机器学习 数据挖掘 数据分析
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begin_s.m蚁群算法
2021-04-17 18:03:32 1KB 蚁群算法
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